基于统计方法的神经网络预测模型研究

发布时间：2017-09-07 21:26

  本文关键词：基于统计方法的神经网络预测模型研究

  更多相关文章： 统计推断 神经网络 自回归单整移动平均季节模型 支持向量回归

【摘要】：与现有网络结构设计方法不同,本文将RBF网络解释为解释变量和被解释变量之间的一个非线性函数,基于RBF网络的学习动态特性提出2种修剪模型WRBF和TRBF。这两种模型根据参数显著性增加和删减节点,为网络结构设计提供了理论依据。对中国信贷序列预测的结果表明,这些模型能够识别外移、萎缩和衰减等冗余核函数,得到的精简网络具有最好的预测精度,对于提高货币政策前瞻性具有很好应用价值。
【作者单位】： 华东师范大学金融与统计学院;
【关键词】： 统计推断 神经网络 自回归单整移动平均季节模型 支持向量回归
【基金】：国家自然科学基金项目(71173043) 上海市教育委员会科研创新项目(11ZS09)
【分类号】：O212.1;TP183
【正文快照】： 0引言计量经济学是从用于经济预测特别是短期预测中发展起来的,但进入20世纪70年代以来,经济计量模型的预测能力受到了质疑,柯莱蒙兹等[11以单变量和多变量时间序列模型以及大型宏观经济计量模型作为经济预测的分析框架,指出过大的模型只会使方程的构造和估计更差,参数变化和

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本文编号：809986